激活函数1.单个样本的反向传播算法在每次迭代时的流程为：正向传播： 利用当前权重和偏置值计算每一层对输入样本的输出值反向传播： 对输出层的每一个节点计算其误差，反向传播算法计算误差项时每一层都要乘以本层激活函数的导数， 根据误差计算损失函数对权重的梯度值，用梯度下降法更新权重和偏置：2.训练算法有两个版本：批量模式和单样本模式。批量模式：每次梯度下降法迭代时对所有样本计算损失函数值，计算出对这些样
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2023-12-02 16:35:44
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1.3.1 损失函数有时候，我们会把一些神经网络的输出值设计为连续范围的值。例如，一个预测温度的网络会输出0～100℃的任何值。 也有时候，我们会把网络设计成输出true/false或1/0。例如，我们要判断一幅图像是不是猫，输出值应该尽量接近0.0或1.0，而不是介于两者之间。手写数字的图像进行分类是一个分类（classification）任务，更适合使用其他损失函数。一种常用的损失函数是二元交
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2023-11-14 12:46:35
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随着机器学习的进步和深度学习的出现，一些工具和图形表示被逐渐用来关联大量的数据。深度置信网络（Deep Belief Networks）本质上是一种具有生成能力的图形表示网络，即它生成当前示例的所有可能值。深度置信网络是概率统计学与机器学习和神经网络的融合，由多个带有数值的层组成，其中层之间存在关系，而数值之间没有。深层置信网络主要目标是帮助系统将数据分类到不同的类别。深度信念网络如何演进？第一代
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2024-04-26 11:12:40
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6.4包围框与置信度YOLO的包围框包围框 我们有 个框，每个框的bb个数为?，分类器可以识别出?种不同的物体， 那么所有整个ground truth的长度为? × ? × (? × 5 + ?) YOLO v1中，这个数量是30 YOLO v2和以后版本使用了自聚类的anchor box为bb, v2版本为? = 5, v3中? =9处理细节—归一化 四个关于位置的值，分别是?, ?, ℎ和?，
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2023-11-13 20:41:25
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这是个目标检测算法 思想:把目标检测问题作为回归问题处理优点: 速度块，把目标检测问题作为回归问题处理，流程简单，只需输入一张图 模型泛化能力优秀，与DPM,R-NN相比，还是因为利用了整张图的信息 具有全局推理能力，假阳性错误少，即把背景当物体的错误少缺点: 精度与sta相比并不高，对小物体不友好论文的内容摘要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法，重新调整分类目标检测算法的前期工作执行。我们
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2023-08-25 07:27:09
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# 神经网络的置信度
神经网络是一种模仿人类神经系统工作方式的计算机模型，广泛应用于各种领域，如图像识别、语音识别等。在实际应用中，我们常常需要评估神经网络对于输入数据的置信度，即网络对于结果的信心程度。本文将介绍神经网络的置信度计算方法，并给出相应的代码示例。
## 神经网络的置信度计算方法
神经网络的置信度通常通过概率来表示，即网络对于每个类别的预测概率。在分类任务中，我们可以使用sof
原创
2024-03-17 06:57:02
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如何得到神经网络预测结果 20如果你用9——11年的数据不经过预测12——19年的数据就想得到第20年的数据的做法是不合理的，神经网络的预测讲求时间序列的连续性，你可以在编写maltab程序的时候才用递归的方法调用神经网络工具箱，加上对预测数据进行一定的格式操作就可以了，这样你想读到第几年的数据都行。如何人工神经网络来预测下一个数值newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作
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2023-09-28 07:52:08
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使用图神经网络预测影响概率我们提出的GCN被优化以预测影响概率：（1)在图卷积过程中考虑顶点和边缘特征，(2)我们的图卷积过程是考虑信息级联过程的，(3）子图的训练是增加可伸缩性的必要条件，而某些影响概率预测需要完整的邻域信息-存在训练速度和GPU内存需求与预测精度之间的权衡问题。 然而，我们的方法在理论上保证了了随机抽样子图的适当训练1、背景知识1.1 图卷积神经网络GCN（Graph Conv
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2023-08-29 21:03:23
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深度传送门 【导读】推荐一份WWW 2020上的图神经网络教程。本教程的目标有两个。首先，它将概述GNN背后的理论，讨论GNN非常适合的问题类型，并介绍一些最广泛使用的GNN模型体系结构和设计用来解决的问题/应用程序。其次，它将引入深度图库(Deep Graph Library, DGL)，这是一种新的软件框架，简化了高效的基于GNN的训练和推理程序的开发。为了使事情更具体，本教程将提供
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2024-01-05 22:10:36
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题目： 基于置信度校正的可信图神经网络会议： NeurIPS 2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.14285图神经网络 (GNN) 卓越的性能已经广受关注，但其预测结果是否值得信赖却有待探索。之前的研究结果表明，许多现代神经网络对其预测具有过度自信的现象。然而与之不同的是，我们发现GNN对其预测结果却呈现出欠自信的现象。因此，要想获得一个可信的GNN，亟需对其置
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2023-12-13 06:30:48
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卷积神经网络1. 卷积神经网络基础1.1 卷积卷积核填充(padding)步幅多输入通道多通道输出感受野1.2 池化池化参数1.3 激活函数1.4 批归一化 Batch Normalization1.5 丢弃法 Dropout2. 参考 1. 卷积神经网络基础卷积、池化、ReLU、批归一化、丢弃法(Dropout)在 手写数字识别 项目中，是运用全连接层提取特征的，也就是将一张图片上的所有像素点
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2023-09-25 20:51:03
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今天在用NAR网络预测完波浪力之后，想用另外一个网络来对比预测效果 ，于是我就改用较简单的拟合神经网络(nftool)，发现效果还不错，格式也没什么问题，就记录一下心路历程。加入了lag来进行时间序列预测，这里采用前50个时间步来作为input输入，没想到运算也挺快的，半分钟就算完了。训练代码：clc;
clear;
load('force_PM_LT_interp.mat')
x=in
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2023-10-16 06:18:52
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第四讲，第五讲已经把反向传播给讲完了，但是我们反向传播是要干啥还记得吧？是要将卷积神经网络的所有权值都给改变了，也就是说调整权值使得输出变量Y与标签接近。 那么怎么进行权值呢？在调节权值之前，我们先把正向和反向传播的过程用图片的形式复习一下： 我们最开始的正向传播，随机生成了6个滤波器，每个滤波器中
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2023-12-13 05:38:15
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# 项目方案：神经网络置信度计算
## 项目背景
在深度学习领域，神经网络已经取得了很多成功的应用。然而，神经网络的预测结果往往缺乏置信度的量化评估，这给应用场景中对模型结果的可靠性有一定的影响。因此，本项目旨在提出一种计算神经网络置信度的方法。
## 实现思路
本项目的实现思路如下：
1. 基于已训练好的神经网络模型，通过引入适当的评估指标，计算每个预测结果的置信度。
2. 使用大量的样本数
原创
2024-02-16 09:13:48
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先阐述一些概念性的东西（也是对之前的东西的回顾，记性不好，老忘）：回归问题与分类问题：回归：计算圆形面积的例子就属于回归问题，即我们的目的是对于一个输入x，预测其输出值y，且这个y值是根据x连续变化的值。分类：分类问题则是事先给定若干个类别，对于一个输入x，判断其属于哪个类别，即输出一般是离散的监督学习和无监督学习：监督学习：通过训练让机器自己找到特征和标签之间的联系（注：也就是学习的训练集包含输
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2024-04-09 21:50:31
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文章目录目标检测与yolo包围框与置信度损失函数训练与NMS非极大值抑制（NMS）数据集训练语义分割与FCN语义分割基本思想目标基本思想：滑动窗口、FCN网络结构反卷积与反池化基本概念FCN具体实现卷积部分反卷积部分FCN训练结果FCN评价指标与标注工具风格迁移风格迁移问题简介风格迁移问题代价函数人脸识别人脸验证与人脸识别人脸验证siamese网络视觉应用展望循环神经网络与NLP数据处理基础特征
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2023-12-13 22:02:29
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# 神经网络预测置信度的实现流程
## 1. 简介
神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种问题，包括预测和分类。在实际应用中，我们通常对神经网络的预测结果希望能够有一定的置信度。这篇文章将介绍如何使用神经网络实现预测置信度。
## 2. 实现步骤
下面是实现神经网络预测置信度的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训
原创
2023-07-07 11:13:25
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代价函数首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有 m 个，每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y，L 表示神经网络层数，Sl 表示每层的 neuron 个数(SL 表示输出层神经元个数)，SL 代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类， 二类分类：SL=1, y=0 or 1 表示哪一类； K 类分类：SL=K, yi =
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2023-11-13 18:34:09
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mooc课程Tensorflow2.0 笔记人工智能三学派行为主义：基于控制论，构建感知-动作控制系统（自适应控制系统）符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题时先把问题描述为表达式，再求解表达式（专家系统）连接主义：模拟神经元连接关系（神经网络）神经网络设计过程例如：图片的分类 if case —— 专家系统 神经网络：采集大量数据输入特征构成数据集，数据集送入神经网络网络优化参数得到模型，模型读
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2023-10-04 10:21:15
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目录一、问题描述二、概念神经网络实现手写体数字识别原理三、算法步骤3.1 数据输入3.2 特征提取3.3 模型训练3.4 测试四、运行结果 一、问题描述手写体数字属于光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）的范畴，但分类的分别比光学字符识别少得多，主要只需识别共10个字符。使用概率神经网络作为分类器，对64*64二值图像表示的手写数字进行分类，所得的分类
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2023-11-11 06:26:49
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